Question

我在Numpy遇到零运行时警告，我无法理解为什么。

我说的是掩码数组的逆（元素），并且数组的有效值都没有接近0。

在下面的公式中：exct和rpol是标量，geocentp是一个屏蔽数组（因此temp和Rearth也将被屏蔽数组）。

temp = sqrt(1. - exct ** 2. * cos(geocentp)**2.)
print temp.count()
print temp.min(), temp.max()

Rearth = rpol / temp
print Rearth.count()
print Rearth.min(), Rearth.max()

打印输出为：

5680418
0.996616 0.999921
5680418
6357.09 6378.17

然而，我收到了警告：

seviri_lst_toolbox.py:1174: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
  Rearth = rpol / temp

这很奇怪，对吧？掩码数组的通常行为是不分割掩码值。如果在有效值上除以零，则该值被屏蔽，但不是这种情况，因为'count（）'给出了除法之前和之后的有效值的确切数量...

我迷路了...有人有想法吗？

编辑：根据RomanGotsiy的回答，我可以通过更改蒙版数组的浮动分子来消除警告：

Rearth = rpol * np.ma.ones(geocentp.shape, dtype=np.float32) / temp

但这显然不太理想。这个矩阵（临时）创建了我的记忆。还有另一种解决方法吗？

Answer 1

我建议显示警告，因为rpol类型没有屏蔽数组。

查看我的控制台输出：

>>> import numpy as np, numpy.ma as ma
>>>
>>> x = ma.array([1., -1., 3., 4., 5., 6.])
>>> y = ma.array([1., 2., 0., 4., 5., 6.])
>>> print x/y
[1.0 -0.5 -- 1.0 1.0 1.0]
>>> # assign to "a" general numpy array
>>> a = np.array([1., -1., 3., 4., 5., 6.])
>>> print a/y
__main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
[1.0 -0.5 -- 1.0 1.0 1.0]
>>>

莫名其妙＆＃34;除以零＆＃34;带有numpy蒙版数组的RuntimeWarning

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